Services · Services d'IA générative

Une IA générative qui répond à partir de vos documents — à l'intérieur de vos murs

Assistants, automatisation documentaire et fonctionnalités LLM construits sur vos propres connaissances, avec citations, contrôle d'accès et évaluation réelle — on-premise ou hébergés dans l'UE, pour que la confidentialité soit une décision d'architecture, pas un risque que vous acceptez.

Quand nous appeler

Ça vous parle ?

« Le pilote a impressionné tout le monde et rien n'a été livré »

Une démo sur dix documents n'est pas un système sur dix mille, avec des permissions, des mises à jour et un niveau de qualité.

« Les gens collent des données clients dans des chatbots publics »

Le shadow AI est déjà votre stratégie d'IA générative — simplement pas celle que vous avez choisie.

« Notre savoir est enfermé dans des milliers de fichiers »

Contrats, procédures, rapports, e-mails — que personne ne peut chercher, ni interroger en moins d'une journée.

Ce que vous obtenez

Des résultats d'abord, des livrables ensuite

Des réponses ancrées, avec citations

Génération augmentée par récupération sur vos propres documents : chaque réponse renvoie à sa source, et « je ne sais pas » est une réponse valide.

Confidentiel par architecture

Modèles open-weight sur votre matériel ou inférence hébergée dans l'UE, contrôle d'accès par utilisateur, aucun entraînement sur vos données.

Mesuré, pas ressenti

Jeux d'évaluation, taux d'hallucination et de précision des citations, garde-fous — des chiffres que votre comité des risques peut lire.

Ce que nous livrons

Un périmètre que vous pouvez réellement signer

01

Cadrage des cas d'usage & faisabilité

Quelles questions, quels documents, quels utilisateurs — et si les données peuvent soutenir la qualité de réponse dont vous avez besoin.

02

Pipelines d'ingestion documentaire

PDF, DOCX, e-mail, SharePoint, GED — analysés, découpés, enrichis et synchronisés, avec les permissions préservées.

03

Assistants RAG avec citations & contrôle d'accès

Chat ou Q&R intégré sur vos connaissances, réponses sourcées, chaque utilisateur ne voyant que ce à quoi il a droit.

04

Fonctionnalités LLM dans vos flux de travail

Rédaction dans le style maison, classification, extraction, synthèse — intégrées là où le travail se fait, pas dans un énième onglet.

05

Harnais d'évaluation & garde-fous

Jeux de test issus de vos vraies questions, notation automatique, défenses contre l'injection de prompt et les fuites de données, monitoring en production.

06

Exploitation & maîtrise des coûts

Routage de modèles, cache, tableaux de bord d'usage, et le runbook dont votre équipe a besoin pour se l'approprier.

Comment ça se déroule

Périmètre fixe, prix fixe par phase — vous décidez à chaque étape.

Cadrage (1 semaine)

Questions, documents, utilisateurs, contraintes, niveau de qualité — et un prix fixe pour le pilote.

Pilote sur vos documents (3 à 4 semaines)

Un assistant fonctionnel sur un corpus réel, évalué sur de vraies questions, sur votre infrastructure.

Production (par phases)

Intégrations, contrôle d'accès, monitoring, déploiement équipe par équipe.

Exploiter & étendre

Nouvelles sources, nouveaux cas d'usage, montées de version des modèles — avec le harnais d'évaluation qui garde la qualité.

Réglementation & souveraineté

L'IA générative face à l'AI Act et au RGPD

La plupart des assistants internes sont à risque limité au sens de l'AI Act — la transparence envers les utilisateurs et la maîtrise de l'IA s'appliquent, et les contenus générés destinés au public doivent être étiquetés. La vraie exposition, c'est le RGPD : prompts, passages récupérés et journaux deviennent des données personnelles dès qu'un client ou un employé y apparaît — d'où notre défaut : inférence on-premise ou hébergée dans l'UE, contrôle d'accès au moment de la récupération et journalisation minimale.

Questions

Quels modèles utilisez-vous ?

Nous sommes agnostiques : des modèles open-weight (familles Llama, Mistral, Qwen) sur votre matériel ou en hébergement UE quand la confidentialité prime, des modèles API via des régions UE quand les données le permettent — choisis par évaluation sur vos documents, pas par effet de mode.

Et les hallucinations ?

Ancrage dans vos documents avec citations, refus de répondre quand la récupération est faible, et un jeu d'évaluation qui mesure la précision des citations avant et après chaque changement. Nous rapportons les chiffres ; nous ne promettons pas zéro.

Peut-on connecter SharePoint, Teams ou notre GED ?

Oui — connecteurs pour SharePoint/OneDrive, partages réseau, e-mail, GED et outils de ticketing courants, avec synchronisation respectueuse des permissions. Les systèmes exotiques reçoivent un connecteur sur mesure.

Est-ce la même chose que KnowledgeRAG ?

KnowledgeRAG est notre produit — le chemin le plus rapide vers un assistant sourcé sur vos documents. Ces services couvrent tout ce qui l'entoure et le dépasse : cadrage, pipelines, fonctionnalités sur mesure, évaluation et exploitation, avec KnowledgeRAG ou avec votre propre stack.

Commencez par une conversation de 30 minutes

Décrivez-nous le problème, pas un cahier des charges. Vous recevez un avis honnête sur la faisabilité, les données, l'exposition réglementaire et une première étape — sous un jour ouvrable.

Mohamed Ben Haddou

Mohamed Ben Haddou

Fondateur & CEO · Expert indépendant en IA auprès de la Commission européenne

Vous parlez à Mohamed, pas à une équipe commerciale — et la personne qui cadre votre mission est celle qui la réalise.